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J-GLOBAL ID：201702244413744029   整理番号：17A0159320

呼び出し習慣に基づく悪意コード自動化ホモロジー判定手法【JST・京大機械翻訳】

An Automatic Malware Homology Identification Method Based on Calling Habits

著者 (4件)： Qiao Yanchen (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Yun Xiaochun (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Yongzheng (Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences) ,  Li Shuhao (Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 2410-2414  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 悪意のあるコードの相同性判定は著者のトレーサビリティ、攻撃事件の責任の判定、攻撃シーンの還元などの研究に対して重要な役割を果たす。現在,悪意のあるコードの相同性判定方法は人手分析に依存し,効率が低下するため,呼び出し習慣に基づく悪意のあるコード自動化同源判定方法を提案した。この方法は7種類の呼び出し行為に基づき、データマイニングアルゴリズムを用いて著者のプログラミング習慣モデルを構築し、頻出項離群検出アルゴリズムに基づいて同源度を計算し、K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて同源判定閾値を選択し、さらに悪質なコード同源判定を実現した。実験結果は,この方法が99%以上の精度と許容できる再現率を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  *ホモロジー ,  相同性 ,  トレーサビリティ ,  *自動化
準シソーラス用語： 再現率 ,  判定閾値 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： network security ,  malware ,  homology identification ,  calling habits ,  automatic

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 呼び出し ,  習慣 ,  自動化 ,  ホモロジー ,  手法